以太坊研究员贾斯汀·德雷克：AI或数月内破解加密钱包，行业需启动“地堡模式”

以太坊研究员贾斯汀·德雷克（Justin Drake）敦促加密货币行业做好准备，应对人工智能可能在数月内突破比特币和以太坊等网络资产保护签名算法的情景。这一风险远早于人们预期的量子计算机到来时间。

AI威胁加剧加密安全紧迫性

德雷克警告称，最近的人工智能进展可能很快使攻击者能够破解持有比特币、以太币及其他代币的钱包背后的私钥。他建议大型持币者开始将资产转移到那些从未在链上暴露公钥的地址，以减轻潜在风险。

目前尚无实际攻击案例被证实。然而，德雷克强调应采取主动措施来保护巨额资金，并呼吁行业冷静地为所谓的“地堡模式”做准备。

德雷克在X平台（原推特）写道：“今天我呼吁区块链行业冷静地开始规划‘地堡模式’。”

保护加密货币钱包的数学基础依赖于椭圆曲线密码学，其设计初衷是使得从公钥推导私钥需要不可行的计算资源。德雷克警告说，强大的人工智能模型可能会很快提供一条捷径，使攻击者能够使用常规硬件揭示私钥。

目前，数百万枚比特币存储在公钥已暴露的地址中。在以太坊网络上，任何进行过交易的账户都揭示了其公钥，如果AI辅助攻击在实践中变得可行，这可能会增加脆弱性。

OpenAI的发展与近期攻击事件

德雷克的警告紧随OpenAI发布由未公开AI模型生成的722份数学手稿之后。这些文件包括对纳维-斯托克斯方程等复杂问题的解决方案，标志着AI解决高度专业化数学挑战的能力日益增强。部分结果已被外部研究人员迅速验证。

最近的事故表明，基于AI的系统已经能够识别智能合约代码和钱包软件中的漏洞。例如，Anthropic的研究显示，前沿模型能够针对DeFi合约生成可行的利用代码。今年7月，比特币红队利用AI扫描了近400个比特币软件项目，发现了约5,000个可能的错误，其中85个被认为是关键性的。

在一起备受关注的案件中，Coldcard硬件钱包因固件漏洞遭到入侵，导致至少1,367枚比特币被盗。制造商Coinkite表示，AI辅助分析可能发现了该缺陷。此外，针对BTCPay Server和Core Lightning基础设施的攻击也与通过AI生成的漏洞报告所识别出的漏洞有关。

研究人员还利用AI编码代理来改进与针对密码系统的量子攻击相关的计算，尽管这些努力仍需量子硬件支持，且本质上仍处于理论阶段。

术语小词典：椭圆曲线密码学

椭圆曲线密码学是一种广泛应用于区块链钱包的公钥密码方法，旨在通过依赖反转公钥与其对应私钥之间关系的数学难度，实现安全的数字签名。

Vitalik Buterin：不要仓促迁移

以太坊联合创始人Vitalik Buterin承认AI对密码安全构成的潜在风险，并指出一些抗量子替代方案（如基于格的密码学）也可能面临风险。他表示，虽然基于哈希的签名提供的捷径机会较少，但它们并非完全免疫新型攻击向量。

Buterin强调：“我个人因迁移失败而损失的资金，比所有黑客攻击造成的总损失还要多。”他警告用户不要急于转移资金。

Buterin建议，用户应在切实可行的情况下减少公钥暴露，并避免不必要、仓促的迁移过程，他强调操作错误可能导致重大损失。以太坊基金会目前计划在2029年12月前升级网络以采用抗量子密码学，但德雷克警告称，如果AI快速发展，漏洞可能会更早出现。

建议高级用户考虑将资金转移到公钥未披露的地址，因为这可以减少AI辅助利用的可能攻击面。与此同时，研究人员和开发者仍在评估长期的密码学升级方案，以同时抵御量子计算和日益增加的AI驱动威胁。